Chia Sẻ Khóa Học PyTorch for Deep Learning - Zero Đến Mastery [Khóa 7912 A]
Học PyTorch từ đầu! Khóa học PyTorch này là hướng dẫn từng bước để bạn phát triển mô hình học sâu của riêng mình bằng PyTorch. Bạn sẽ học Deep Learning với PyTorch bằng cách xây dựng một dự án lớn gồm 3 phần trong thế giới thực. Cuối cùng, bạn sẽ có các kỹ năng và portfolio để có được một công việc với tư cách là một Deep Learning Engineer.
Chúng tôi có thể đảm bảo (với độ tin cậy là 99,57%) rằng đây là khóa học toàn diện, hiện đại và cập nhật nhất mà bạn sẽ tìm thấy để học PyTorch và lĩnh vực tiên tiến của Học sâu. Khóa học này sẽ đưa bạn từng bước từ một người mới bắt đầu hoàn toàn trở thành một master về Deep Learning với PyTorch.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Mọi thứ từ việc bắt đầu sử dụng PyTorch đến việc xây dựng các mô hình trong thế giới thực của riêng bạn.
- ✓ Tại sao PyTorch là một cách tuyệt vời để bắt đầu làm việc trong machine learning.
- ✓ Hiểu cách tích hợp Deep Learning vào các công cụ và ứng dụng.
- ✓ Tạo và sử dụng các thuật toán học máy giống như bạn viết một chương trình Python.
- ✓ Xây dựng và triển khai PyTorch neural network được đào tạo tùy chỉnh của riêng bạn mà công chúng có thể truy cập được.
- ✓ Cách lấy dữ liệu, xây dựng thuật toán ML để tìm các pattern và sau đó sử dụng thuật toán đó như một AI để nâng cao ứng dụng của bạn.
- ✓ Master deep learning và trở thành ứng viên hàng đầu cho các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm Kỹ sư Deep Learning.
- ✓ Để mở rộng bộ công cụ và kỹ năng Machine Learning và Deep Learning của bạn.
- ✓ Các kỹ năng bạn cần để trở thành một Deep Learning Engineer và được thuê với cơ hội kiếm hơn 100.000 đô la Mỹ/Năm.
PyTorch là gì và tại sao tôi nên tìm hiểu nó?
PyTorch là một machine learning và deep learning framework được viết bằng Python .
PyTorch cho phép bạn tạo mới và sử dụng các thuật toán học sâu hiện đại như neural network cung cấp năng lượng cho phần lớn các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay.
Phần lớn các nghiên cứu về machine learning mới nhất được thực hiện và xuất bản bằng cách sử dụng code PyTorch, vì vậy nếu biết cách hoạt động của nó có nghĩa là bạn sẽ ở vị trí tiên tiến nhất trong lĩnh vực có nhu cầu cao này.
Khóa học PyTorch này sẽ như thế nào?
Khóa học PyTorch này rất thực hành và dựa trên dự án. Bạn sẽ không chỉ nhìn chằm chằm vào màn hình của mình. Chúng tôi sẽ để lại điều đó cho các hướng dẫn và khóa học PyTorch khác.
Trong khóa học này, bạn sẽ thực sự:
- ✓ Chạy thử nghiệm.
- ✓ Hoàn thành các bài tập để kiểm tra kỹ năng của bạn.
- ✓ Xây dựng các mô hình và dự án học sâu trong thế giới thực để bắt chước các tình huống thực tế.
Cuối cùng, bạn sẽ có bộ kỹ năng cần thiết để xác định và phát triển các giải pháp học sâu hiện đại mà các công ty Big Tech gặp phải.
Đây là những gì bạn sẽ học được trong khóa học PyTorch này:
1. PyTorch Fundamentals - Chúng tôi bắt đầu với các nền tảng cơ bản, vì vậy ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu, bạn sẽ bắt kịp tốc độ.
Trong học máy, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng tensor (tập hợp các số). Học cách tạo ra tensor với PyTorch là điều tối quan trọng để xây dựng các thuật toán học máy. Trong phần này, chúng tôi đề cập chuyên sâu về loại dữ liệu tensor PyTorch.
2. PyTorch Workflow - Được rồi, bạn đã nắm được các nền tảng cơ bản, và bạn đã tạo một số tensor để đại diện cho dữ liệu, nhưng bây giờ thì sao?
Với PyTorch Workflow, bạn sẽ học các bước để đi từ data -> tensors -> trained neural network model. Bạn sẽ thấy và sử dụng các bước này ở bất cứ nơi nào bạn gặp code PyTorch cũng như trong phần còn lại của khóa học.
3. PyTorch Neural Network Classification - Classification là một trong những bài toán machine learning phổ biến nhất.
- ✓ Là một cái gì đó là điều này hay điều khác?
- ✓ Một email là thư rác hay không phải là thư rác?
- ✓ Giao dịch thẻ tín dụng có gian lận hay không gian lận?
Với PyTorch Neural Network Classification, bạn sẽ học cách code một neural network classification model bằng PyTorch để bạn có thể phân loại mọi thứ và trả lời những câu hỏi này.
4. PyTorch Computer Vision - Neural networks đã thay đổi trò chơi thị giác máy tính mãi mãi. Và bây giờ PyTorch thúc đẩy nhiều tiến bộ mới nhất trong thuật toán thị giác máy tính.
Ví dụ, Tesla sử dụng PyTorch để xây dựng các thuật toán thị giác máy tính cho phần mềm tự lái của họ.
Với PyTorch Computer Vision, bạn sẽ xây dựng một PyTorch neural network có khả năng nhìn thấy các pattern trong hình ảnh và phân loại chúng thành các danh mục khác nhau.
5. PyTorch Custom Datasets - Sự kỳ diệu của machine learning là xây dựng các thuật toán để tìm các pattern trong dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn. Có rất nhiều tập dữ liệu hiện có, nhưng làm cách nào để bạn tải tập dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình vào PyTorch?
Đây chính xác là những gì bạn sẽ học với phần PyTorch Custom Datasets của khóa học này.
Bạn sẽ học cách load một image dataset cho FoodVision Mini: một mô hình thị giác máy tính PyTorch có khả năng phân loại hình ảnh của bánh pizza, bít tết và sushi (tôi có đang khiến bạn muốn học chưa ?!).
Chúng tôi sẽ xây dựng dựa trên FoodVision Mini trong phần còn lại của khóa học.
6. PyTorch Going Modular - Toàn bộ điểm của PyTorch là có thể viết Pythonic machine learning code..
Có hai công cụ chính để viết machine learning code với Python:
- ✓ Jupyter/Google Colab notebook (tuyệt vời để thử nghiệm).
- ✓ Python scripts (tuyệt vời cho reproducibility và modularity).
Trong phần PyTorch Going Modular của khóa học này, bạn sẽ học cách lấy Jupyter/Google Colab Notebook code hữu ích nhất của mình và biến nó thành các Python script có thể tái sử dụng. Đây thường là cách bạn sẽ tìm thấy code PyTorch được chia sẻ trong tự nhiên.
7. PyTorch Transfer Learning - Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể sử dụng những gì một mô hình đã học được và tận dụng nó cho các bài toán của riêng bạn? Đó là những gì PyTorch Transfer Learning bao gồm.
Bạn sẽ tìm hiểu về sức mạnh của transfer learning và cách nó cho phép bạn sử dụng mô hình học máy được đào tạo trên hàng triệu hình ảnh, sửa đổi một chút và nâng cao hiệu suất của FoodVision Mini, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
8. PyTorch Experiment Tracking - Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu Phần 1 của Milestone Project của khóa học!
Tại thời điểm này, bạn sẽ xây dựng rất nhiều mô hình PyTorch. Nhưng làm thế nào để bạn theo dõi mô hình nào hoạt động tốt nhất?
Đó là nơi PyTorch Experiment Tracking xuất hiện.
Thực hiện theo phương châm của học viên machine learning là thử nghiệm, thử nghiệm, thử nghiệm! bạn sẽ thiết lập một hệ thống để theo dõi các kết quả thử nghiệm FoodVision Mini khác nhau và sau đó so sánh chúng để tìm ra kết quả tốt nhất.
9. PyTorch Paper Replicating - Lĩnh vực machine learning tiến bộ nhanh chóng. Các bài báo nghiên cứu mới được xuất bản mỗi ngày. Để có thể đọc và hiểu những bài báo này cần có thời gian và thực hành.
Vì vậy, đó là những gì PyTorch Paper Replicating bao gồm. Bạn sẽ học cách xem qua một bài báo nghiên cứu về machine learning và replicate nó với code PyTorch.
Tại thời điểm này, bạn cũng sẽ thực hiện Phần 2 của Milestone Project của chúng tôi, nơi bạn sẽ tái tạo kiến trúc Vision Transformer đột phá!
10. PyTorch Model Deployment - Đến giai đoạn này mô hình FoodVision của bạn sẽ hoạt động khá tốt. Nhưng cho đến nay, bạn là người duy nhất có quyền truy cập vào nó.
Làm cách nào để bạn có được các mô hình PyTorch của mình trong tay người khác?
Đó là những gì PyTorch Model Deployment bao gồm. Trong Phần 3 của Milestone Project của bạn, bạn sẽ học cách lấy mô hình FoodVision Mini hoạt động tốt nhất và triển khai nó lên web để những người khác có thể truy cập và dùng thử với hình ảnh món ăn của riêng họ.
Điểm mấu chốt là gì?
Sự phát triển và ứng dụng của Machine learning đang bùng nổ và deep learning là cách bạn đưa kiến thức học máy của mình lên một cấp độ tiếp theo. Ngày càng có nhiều cơ hội tuyển dụng tìm kiếm kiến thức chuyên ngành này.
Các công ty như Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (Facebook + Instagram), Airbnb và nhiều công ty khác hiện đang được cung cấp bởi PyTorch.
Và đây là chương trình đào tạo trực tuyến toàn diện nhất để tìm hiểu PyTorch và bắt đầu sự nghiệp của bạn với tư cách là Deep Learning Engineer.
Vậy tại sao phải chờ đợi? Thăng tiến sự nghiệp của bạn và kiếm được mức lương cao hơn bằng cách thành thạo PyTorch và thêm deep learning vào toolkit của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU